Implementasi Algoritma Random Forest untuk Klasifikasi Keberhasilan Penjualan Produk Kopi pada UMKM di Lampung - Muhammad Reza Romahdoni; Rahma Diani Sormin; Levina Rachmawati Putri; Rudi Kurniawan; Sevi Andriasari (Universitas Bandar Lampung (UBL), 2026)
Provinsi Lampung dikenal sebagai salah satu sentra produksi kopi terbesar di Indonesia. Sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah menjadi penggerak utama hilirisasi kopi di daerah ini, dengan banyaknya kedai kopi dan produsen kopi olahan lokal yang tumbuh signifikan. namun dalam operasional kesehariannya, mereka sering kali masih mengandalkan intuisi atau metode tradisional dalam memprediksi permintaan pasar dan keberhasilan penjualan produk merekaPenelitian ini mengklasifikasikan keberhasilan penjualan produk kopi UMKM Lampung menggunakan algoritma Random Forest. Tahapan penelitian mencakup identifikasi masalah, pengumpulan data, pra-pemrosesan data, implementasi Random Forest, serta evaluasi model. Metode sistematis ini diharapkan menghasilkan model klasifikasi akuratBerdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa implementasi algoritma Random Forest berhasil memberikan solusi yang efektif dan akurat dalam mengklasifikasikan keberhasilan penjualan produk kopi pada UMKM di Lampung. Dengan tingkat akurasi mencapai 94% dan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,984, model yang dibangun terbukti memiliki kemampuan generalisasi yang sangat baik dalam mengenali pola transaksi yang kompleks.Model ini diharapkan dapat dikembangkan menjadi sebuah sistem aplikasi berbasis web atau mobile yang lebih ramah pengguna (user-friendly), sehingga manfaat data science ini dapat diakses dan diaplikasikan langsung oleh pelaku UMKM dalam kegiatan operasional sehari-hari tanpa memerlukan keahlian teknis yang mendalam.